207. 课程表(拓扑排序) | 您所在的位置:网站首页 › 课程表分类 › 207. 课程表(拓扑排序) |
现在你总共有 n 门课需要选,记为 0 到 n-1。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示他们: [0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件,判断是否可能完成所有课程的学习? 示例 1: 输入: 2, [[1,0]] 输出: true 解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要完成课程 0。所以这是可能的。示例 2: 输入: 2, [[1,0],[0,1]] 输出: false 解释: 总共有 2 门课程。学习课程 1 之前,你需要先完成课程 0;并且学习课程 0 之前,你还应先完成课程 1。这是不可能的。说明: 输入的先决条件是由边缘列表表示的图形,而不是邻接矩阵。详情请参见图的表示法。你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。提示: 这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环,则不存在拓扑排序,因此不可能选取所有课程进行学习。通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程(21分钟),介绍拓扑排序的基本概念。拓扑排序也可以通过 BFS 完成。
思路:这个题目抽象出来是有向图,而且是AOV网络(顶点表示活动的网络),实际上考查的是AOV网络的拓扑排序问题。 1、采用邻接表来表示有向图,抽象成: (1)一个二维数组,里面每一个一维数组存以该索引为顶点的后继顶点。 (2)一个一维数组 in, 来表示每个顶点的入度数目。 2、我们开始先根据输入来建立这个有向图,并将入度数组也初始化好。 3、设置一个stack: (1)将所有入度为0的点压栈。 (2)从栈中退出栈顶元素输出,并把该顶点引出的所有有向边删去,也就是把它的各个邻接顶点的入度数-1。 (3)将新的入度数为零的顶点再入堆栈。 (4)重复过程(2)-(3),直到栈为空。这个时候,如果已经输出全部顶点,说明有向图中不存在环;如果没有输出全部顶点,那么剩下的顶点中存在入度不为零的顶点,说明有向图中存在环。 class Solution { public: bool canFinish(int numCourses, vector& prerequisites) { vectorg(numCourses, vector());//存邻接顶点 vectorin(numCourses);//存入度数 for(auto x: prerequisites){//初始化 //学习课程x[0]之前,需要完成课程x[1]的学习,所以x[1]是前趋顶点,x[0]是后继顶点 g[x[1]].push_back(x[0]); in[x[0]]++; } stacks; for(int i=0; i |
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